2025年12月，AI端侧领域迎来两大里程碑式突破 ：阶跃星辰开源了GELab-Zero-4B-preview模型及配套工程基建，实现了4B级参数模型在主流安卓设备上的轻量化部署；同日，字节跳动豆包团队发布豆包手机助手技术预览版，首次在手机端实现持久化本地记忆与跨应用操作能力，两者共同推动端侧智能助手从"能不能用"迈向"能否规模化落地"的关键阶段 。
一、阶跃4B Agent模型的技术特点与一键部署实现
阶跃开源的4B Agent模型（GELab-Zero-4B-preview）在技术上取得了多项突破，为端侧智能助手的普及提供了重要支撑。首先，该模型在轻量化设计方面表现出色，通过优化算法和推理框架，实现了4B参数模型在消费级硬件上的高效运行。研究团队在ScreenSpot、OSWorld、MMBench、Android World等多个开源基准测试上对GELab-Zero-4B-preview进行了全面评估，结果显示该模型在多项测试中超越其他主流模型，拿下同尺寸SOTA（最佳表现） 。
其次，阶跃模型在跨设备兼容性方面实现了重大突破。传统端侧AI面临的主要挑战之一是安卓生态的高度碎片化，不同品牌与系统版本的设备需要处理多设备ADB连接、依赖安装、权限配置、推理服务部署等繁琐流程，工程成本高昂。阶跃团队通过构建完整的推理工程基建，解决了这些"脏活累活"，宣称能够"覆盖主流Android 9+、RAM 4GB以上设备" 。
第三，阶跃模型在任务执行能力上表现出色。该模型采用类似MobiAgent的三层架构（Planner规划师-Decider决策者-Ground执行者），支持ReAct闭环、多智能体协作以及定时任务等多种工作模式 。在实际测试中，该模型能够流畅执行复杂任务，如在外卖平台同时采购跨品类、不同规格和数量的商品，或是在企业福利APP中领取餐券，展现出强大的泛化能力 。
一键部署是阶跃模型的最大亮点。该模型提供统一部署流水线，自动处理环境依赖和设备管理，用户只需简单的配置即可获得完整的端侧Agent体验 。这一能力主要通过以下技术实现：
- 轻量级本地推理框架：支持4B模型在消费级硬件上运行，兼顾低延迟与隐私保护 。
- 多设备任务分发系统：通过ActTree结构记录并复用历史操作轨迹，减少重复推理，提升效率。在模拟真实用户使用习惯（80%请求集中在20%任务）的测试中，动作复用率可达60%-85%，反映在实际任务上，就是2到3倍的性能提升 。
- 无障碍服务优化：通过继承Android的AccessibilityService类，监听AccessibilityEvent事件，实现跨应用界面的精准操作 。
阶跃模型的自建评测基准AndroidDaily也是一个重要创新点。该基准聚焦在现代生活六大核心维度：饮食、出行、购物、居住、信息消费、娱乐，并优先选择在这些类别中具有代表性（高频使用、应用商店日活排名靠前）的主流应用进行测试 。评测结果显示，GELab-Zero-4B-preview在AndroidDaily测试中准确率达到73.4%，在移动端复杂任务中表现优秀 。
二、字节跳动豆包手机助手的端侧持久记忆与跨App操作技术
2025年12月1日，字节跳动豆包团队发布了豆包手机助手技术预览版，标志着AI大模型与移动设备交互方式的一次重要演进。豆包手机助手的最大创新在于实现了端侧持久记忆与跨App操作功能 ，这两项技术突破有望重塑人机交互体验。
端侧持久记忆技术是豆包手机助手的核心竞争力之一。该技术采用AES-256或XChaCha20加密算法，结合安全存储区域（如Android Keystore）实现本地数据保护 。用户数据在设备端加密存储，不上传云端，且可一键关闭记忆功能，确保用户对数据的完全控制权 。这一技术解决了传统云侧AI面临的隐私泄露风险，同时保证了记忆数据的持久性和可访问性。
豆包手机助手的持久记忆功能已应用于多个场景，如停车位置记录、历史行为分析（如行程规划）、跨任务上下文关联等 。例如，用户可以说"帮我整理下周的行程"，助手会自动同步日历、航班信息和会议安排，生成详细计划 。这种能力使得AI助手能够从"工具"向"伙伴"转变，提供更个性化的服务体验。
跨App操作技术是豆包手机助手的另一大创新。该技术通过与手机厂商在操作系统层面的合作，实现了AI像人类一样操作手机的能力 。具体实现方式包括：
- 无障碍服务基础 ：继承AccessibilityService类，监听AccessibilityEvent事件，通过
findAccessibilityNodeInfosByText或findAccessibilityNodeInfosByViewId定位控件，模拟点击/输入操作 。 - 系统级授权：与中兴等手机厂商合作，获得更高权限的系统级API支持，减少用户授权步骤 。例如，在豆包与中兴合作推出的工程样机nubia M153上，用户可以通过语音、侧边键或豆包Ola Friend耳机直接唤醒助手，实现更便捷的交互 。
- 安全边界设计：高敏感操作（如支付）需用户手动确认，符合"最小必要"原则，避免滥用权限 。
豆包手机助手的跨App操作能力在实际场景中表现突出。例如，用户在社交媒体上看到商品，只需说出"帮我在全平台比价下单"，助手即可在多个电商平台搜索同款商品，对比价格和规格，自动领券后选择最低价的商品下单 。这种能力使得用户无需频繁切换应用，只需一个指令就能完成复杂任务，大大提升了操作效率。
三、不同厂商端侧AI助手的技术路线与行业定位比较
当前手机端侧智能助手领域形成了多元化的竞争格局，主要厂商的技术路线和行业定位各有特色。下表对主要厂商的端侧AI助手进行了比较：
| 厂商 | 模型名称 | 参数量 | 技术特点 | 行业定位 |
|---|---|---|---|---|
| 阶跃 | GELab-Zero-4B-preview | 4B | 开源轻量化Agent模型，支持主流Android 9+设备一键部署 | 开源模型提供方，定位为"开发者赋能平台" |
| 字节跳动 | 豆包手机助手 | 未公开 | 端侧持久记忆，跨App操作，本地数据加密存储 | 互联网巨头，定位为"轻量化工具型助手"，依赖厂商合作 |
| OPPO | AndesVL | 0.6B-4B四档 | 多模态大模型，支持GUI能力和多语言 | 手机厂商，定位为"系统级智慧体验"，聚焦影像、生产力和文娱场景 |
| vivo | BlueLM | 10亿-70亿 | 1+N架构，支持端侧本地化和端云两用 | 手机厂商，定位为"全局智能辅助"，强调开源生态和系统级整合 |
| 华为 | 小艺助手 | 未公开 | 自研NPU芯片+鸿蒙系统深度整合，强调硬件协同与隐私保护 | 手机厂商，定位为"系统级智能助理"，依托自研芯片和操作系统 |
| 荣耀 | MagicGUI | 7B | 全球首个端侧语音大模型，6语种包嵌入仅0.8GB内存 | 手机厂商，定位为"端侧多模态大模型"，支持跨App操作 |
从技术路线来看，手机厂商普遍采用多模态模型和系统级整合策略 。OPPO的AndesVL模型包含0.6B-4B四档，支持多模态（视觉、语言、GUI）和低比特量化，实现本地复杂推理 。vivo的蓝心大模型BlueLM采用1+N架构，基座模型支持文本总结、本地化功能，70亿模型为端云两用，更高参数模型依赖云端 。华为的小艺助手依托自研麒麟芯片（NPU）和鸿蒙系统，实现端侧大模型深度整合，强调硬件协同与系统级权限 。荣耀的MagicGUI模型为7B多模态感知模型，通过创新的注意力机制与决策策略结合，将内存占用压缩至800MB，节省75%存储空间，支持流式语音识别能力 。
互联网巨头（如字节跳动）则通过生态合作扩展至多品牌手机 ，定位为"轻量化工具型助手"。豆包手机助手目前主要与中兴手机合作，通过系统级授权获得无障碍服务权限，支持跨App操作 。字节跳动明确表示暂无自研手机计划，正与多家手机厂商洽谈，以"生态合作"形式将豆包手机助手整合进不同品牌机型中 。
开源模型提供方（如阶跃）则聚焦开发者赋能 ，提供轻量化Agent模型和完整推理工程基建，降低端侧Agent开发门槛 。阶跃的GELab-Zero-4B-preview模型通过AndroidDaily评测基准验证其性能，准确率达到73.4%，在移动端复杂任务中表现优秀 。
从行业定位来看，手机厂商普遍以系统预装为核心，通过硬件与软件协同打造"专属智能助理" 。OPPO提出"高效&专属"的AI价值主张，聚焦用户高频需求场景，如系统交互、影像、生产力及文娱 。vivo则构建"1+2+N"的智能系统体验，"1"是蓝心大模型，"2"是系统全局智能辅助应用"蓝心小V"和自然语言对话机器人"蓝心千询"，"N"是开源生态 。
互联网巨头和开源模型提供方则更注重技术普适性和开发者生态 。字节跳动通过生态合作扩展至多品牌手机，提供跨App操作能力 。阶跃则通过开源模型和基建，支持手搓党一键部署，降低端侧Agent开发门槛 。
四、手机端侧智能助手的未来发展趋势与用户体验提升方向
手机端侧智能助手正迎来前所未有的发展机遇，未来几年将从技术突破、场景扩展和用户体验三个方面实现质的飞跃。
在技术趋势方面，端侧模型参数量将持续增长，但受限于硬件，需依赖云边端协同。目前，3B模型已能实现之前8B模型的效果（在GUI任务场景下，3B蒸馏模型可接近8B通用模型表现），但未来可能通过混合量化方案实现7B+参数的本地运行。硬件方面，高通最新AI芯片和国产化芯片（如华为麒麟）将推动端侧算力提升，结合存内计算技术降低功耗 。多模态与Agent融合将成为主流，实现视觉、语音、触觉交互的全面整合 。
在应用场景方面，端侧智能助手将向更多垂直领域扩展。医疗健康领域，端侧AI已应用于本地健康数据分析，如"叮呗"APP通过手机本地摄像头和AI模型完成皮肤病初步诊断（98种常见病），准确率达副主任医师水平 。教育领域，端侧AI在离线环境下的实时生成能力将提升学习效率，如课堂中通过手机端实时生成教案、图像 。工业领域，边缘计算设备（如华为Atlas 500）在钢板检测中将识别效率提升70%，误检率降至0.3%，但属于边缘盒子/工控机场景，与手机端侧无关 。
在用户体验方面，端侧智能助手将实现更自然、更主动的交互方式。语音、手势和眼动交互将在短期内成为主要方式，而脑机接口仍处于长期探索阶段，非侵入式技术的通信速率尚不明确，离消费级手机交互至少差3-4个数量级 。长期记忆和上下文关联能力将使AI助手更加个性化，能够记住用户的偏好和习惯，提供更精准的服务 。主动任务执行将成为标配，AI助手能够根据用户的场景和需求，主动提供服务和建议，如在用户到达机场时自动提醒登机时间，在购物时自动比价并推荐优惠 。
未来几年，端侧智能助手将面临三大关键挑战：碎片化适配、端云协同优化和长期记忆管理。针对碎片化适配问题，通用推理框架（如阶跃的MCP）和系统级API（如华为鸿蒙、OPPO潮汐引擎）将提供解决方案。针对端云协同优化问题，分布式推理技术和边缘计算将平衡性能与隐私 。针对长期记忆管理问题，联邦学习和差分隐私技术将确保数据安全的同时提升模型效果 。
五、结语：端侧智能助手的未来展望
手机端侧智能助手正从"效率工具"向"高效专属的智能助理"转变 ，这一转变不仅体现在技术能力的提升，更体现在用户体验的革新。阶跃开源4B Agent模型和字节跳动豆包手机助手的发布，标志着端侧智能助手正从"能不能用"迈向"能否规模化落地"的关键阶段 。
未来，随着芯片技术的持续进步和AI算法的不断优化，端侧智能助手将实现更强大的功能和更自然的交互方式。手机将成为用户的"专属智能助理"，能够理解用户的场景和需求，主动提供服务和建议 。这一转变将重新定义人机交互的边界，让AI真正成为用户生活的一部分，而非一个独立的工具。
端侧智能助手的发展也将推动手机产业的变革 。手机厂商将从硬件提供商向AI能力提供商转型，通过开放端侧AI API，为第三方应用提供AI能力支持 。这一转变将形成新的产业生态，让手机成为AI应用的中心枢纽，连接各种智能设备和服务。
最后，端侧智能助手的普及也将带来隐私保护的革新 。通过端侧加密存储和联邦学习技术，用户数据将得到更安全的保护，同时AI模型也能从这些数据中学习，提升服务效果 。这一平衡将推动AI技术的健康发展，让技术真正服务于用户，而非牺牲用户隐私。
总之，手机端侧智能助手正处于快速发展阶段，未来几年将迎来技术突破、场景扩展和用户体验提升的全面升级。这一趋势不仅将改变手机的形态和功能，更将重塑人机交互的未来 ，让AI真正成为用户生活中的伙伴，而非一个冰冷的工具。